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第3章 AI Inference Server を使用したサービングおよび推論

Red Hat AI Inference Server で大規模な言語モデルをサービングし、推論します。

前提条件

  • Podman または Docker がインストールされている。

  • NVIDIA または AMD GPU を使用する Linux サーバーにアクセスでき、root 権限のあるユーザーとしてログインしている。

    • NVIDIA GPU の場合:

    • AMD GPU の場合:

      注記

      AMD GPU は FP8 (W8A8) および GGUF 量子化スキームのみをサポートします。詳細は、サポートされているハードウェア を参照してください。

      手順

      1. 以下の表を使用して、インフラストラクチャーの正しいイメージを特定します。

        Expand
        GPUAI Inference Server イメージ

        NVIDIA CUDA (T4、A100、L4、L40S、H100、H200)

        registry.redhat.io/rhaiis/vllm-cuda-rhel9:3.0.0

        AMD ROCm (MI210、MI300X)

        registry.redhat.io/rhaiis/vllm-rocm-rhel9:3.0.0

      2. サーバーホストでターミナルを開き、registry.redhat.io にログインします。 

        $ podman login registry.redhat.io

      3. GPU に該当するイメージをプルします。 

        $ podman pull registry.redhat.io/rhaiis/vllm-<gpu_type>-rhel9:3.0.0

      4. システムで SELinux が有効になっている場合は、デバイスアクセスを許可するように SELinux を設定します。 

        $ sudo setsebool -P container_use_devices 1

      5. ボリュームを作成してコンテナーにマウントします。コンテナーが使用できるようにコンテナーの権限を調整します。 

        $ mkdir -p rhaiis-cache
         
        $ chmod g+rwX rhaiis-cache

      6. HF_TOKEN Hugging Face トークンを作成するか、private.env ファイルに追加します。source コマンドで private.env ファイルを読み込みます。 

        $ echo "export HF_TOKEN=<your_HF_token>" > private.env
         
        $ source private.env

      7. AI Inference Server コンテナーイメージを起動します。

        1. NVIDIA CUDA アクセラレーターの場合:

          1. ホストシステムに複数の GPU があり、NVSwitch を使用している場合は、NVIDIA Fabric Manager を起動します。システムで NVSwitch が使用されているかどうかを検出するには、まず /proc/driver/nvidia-nvswitch/devices/ にファイルが存在するかどうかを確認してから NVIDIA Fabric Manager を起動します。NVIDIA Fabric Manager を起動するには root 権限が必要です。 

            $ ls /proc/driver/nvidia-nvswitch/devices/

            出力例

            0000:0c:09.0  0000:0c:0a.0  0000:0c:0b.0  0000:0c:0c.0  0000:0c:0d.0  0000:0c:0e.0
             

            $ systemctl start nvidia-fabricmanager
            重要

            NVIDIA Fabric Manager は、NVswitch を使用する複数の GPU を搭載したシステムにのみ必要です。詳細は、NVIDIA Server Architectures を参照してください。

          2. 次のコマンドを実行して、Red Hat AI Inference Server コンテナーがホスト上の NVIDIA GPU にアクセスできることを確認します。 

            $ podman run --rm -it \
--security-opt=label=disable \
--device nvidia.com/gpu=all \
nvcr.io/nvidia/cuda:12.4.1-base-ubi9 \
nvidia-smi

            出力例

            +-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 570.124.06             Driver Version: 570.124.06     CUDA Version: 12.8     |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                        |               MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
|   0  NVIDIA A100-SXM4-80GB          Off |   00000000:08:01.0 Off |                    0 |
| N/A   32C    P0             64W /  400W |       1MiB /  81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |             Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
|   1  NVIDIA A100-SXM4-80GB          Off |   00000000:08:02.0 Off |                    0 |
| N/A   29C    P0             63W /  400W |       1MiB /  81920MiB |      0%      Default |
|                                         |                        |             Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                              |
|  GPU   GI   CI              PID   Type   Process name                        GPU Memory |
|        ID   ID                                                               Usage      |
|=========================================================================================|
|  No running processes found                                                             |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+

          3. コンテナーを起動します。 

            $ podman run --rm -it \
--device nvidia.com/gpu=all \
--security-opt=label=disable \
            1 
            
--shm-size=4g -p 8000:8000 \
            2 
            
--userns=keep-id:uid=1001 \
            3 
            
--env "HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=$HF_TOKEN" \
            4 
            
--env "HF_HUB_OFFLINE=0" \
--env=VLLM_NO_USAGE_STATS=1 \
-v ./rhaiis-cache:/opt/app-root/src/.cache:Z \
            5 
            
registry.redhat.io/rhaiis/vllm-cuda-rhel9:3.0.0 \
--model RedHatAI/Llama-3.2-1B-Instruct-FP8 \
--tensor-parallel-size 2
            6
            1
            SELinux が有効になっているシステムに必要です。--security-opt=label=disable は、SELinux がボリュームマウント内のファイルを再ラベル付けするのを防ぎます。この引数を使用しない場合、コンテナーが正常に実行されない可能性があります。
            2
            共有メモリーに問題が発生する場合は、--shm-size を 8GB に増やしてください。
            3
            ホスト UID をコンテナー内の vLLM プロセスの有効な UID にマッピングします。--user=0 を渡すこともできますが、これは --userns オプションよりも安全性が低くなります。--user=0 を設定すると、コンテナー内で vLLM が root として実行されます。
            4
            Hugging Face API アクセストークン を使用して HF_TOKEN を設定してエクスポートします。
            5
            SELinux が有効になっているシステムに必要です。Debian または Ubuntu オペレーティングシステムの場合、または SELinux なしで Docker を使用する場合は、:Z 接尾辞は使用できません。
            6
            AI Inference Server コンテナーを複数の GPU で実行する場合は、GPU の数に合わせて --tensor-parallel-size を設定します。

        2. AMD ROCm アクセラレーターの場合:

          1. amd-smi static -a を使用して、コンテナーがホストシステムの GPU にアクセスできることを確認します。 

            $ podman run -ti --rm --pull=newer \
--security-opt=label=disable \
--device=/dev/kfd --device=/dev/dri \
--group-add keep-groups \
            1 
            
--entrypoint="" \
registry.redhat.io/rhaiis/vllm-rocm-rhel9:3.0.0 \
amd-smi static -a
            1
            GPU を使用するには、AMD システムのビデオグループとレンダリンググループの両方に属している必要があります。GPU にアクセスするには、--group-add=keep-groups で補助グループオプションをコンテナーに渡す必要があります。

          2. コンテナーを起動します。 

            podman run --rm -it \
--device /dev/kfd --device /dev/dri \
--security-opt=label=disable \
            1 
            
--group-add keep-groups \
--shm-size=4GB -p 8000:8000 \
            2 
            
--env "HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=$HF_TOKEN" \
--env "HF_HUB_OFFLINE=0" \
--env=VLLM_NO_USAGE_STATS=1 \
-v ./rhaiis-cache:/opt/app-root/src/.cache \
registry.redhat.io/rhaiis/vllm-rocm-rhel9:3.0.0 \
--model RedHatAI/Llama-3.2-1B-Instruct-FP8 \
--tensor-parallel-size 2
            3
            1
            --security-opt=label=disable は、SELinux がボリュームマウント内のファイルを再ラベル付けするのを防ぎます。この引数を使用しない場合、コンテナーが正常に実行されない可能性があります。
            2
            共有メモリーに問題が発生する場合は、--shm-size を 8GB に増やしてください。
            3
            AI Inference Server コンテナーを複数の GPU で実行する場合は、GPU の数に合わせて --tensor-parallel-size を設定します。

      8. ターミナルの別のタブで、API を使用してモデルにリクエストを送信します。 

        curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{
    "prompt": "What is the capital of France?",
    "max_tokens": 50
}' http://<your_server_ip>:8000/v1/completions | jq

        出力例

        {
    "id": "cmpl-b84aeda1d5a4485c9cb9ed4a13072fca",
    "object": "text_completion",
    "created": 1746555421,
    "model": "RedHatAI/Llama-3.2-1B-Instruct-FP8",
    "choices": [
        {
            "index": 0,
            "text": " Paris.\nThe capital of France is Paris.",
            "logprobs": null,
            "finish_reason": "stop",
            "stop_reason": null,
            "prompt_logprobs": null
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 8,
        "total_tokens": 18,
        "completion_tokens": 10,
        "prompt_tokens_details": null
    }
}

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